تكنولوجيا

في مؤتمر سري ، أظهرت أمازون شريحة جديدة. يمكن أن يغير مستقبل الذكاء الاصطناعي.

في الآونة الأخيرة ، في صباح صاف في ولاية بالم سبرينغز بولايةصعدت فيفيان شيه ، كاليفورنيا ، إلى مرحلة صغيرة لعقد العرض الأكثر عصبية في حياتها المهنية. كان الموضوع معروفًا لها. كان عليها أن تخبر الحضور عن الرقائق التي تم تطويرها في مختبرها في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والتي تعد بجلب الذكاء الاصطناعي القوي لمجموعة متنوعة من الأجهزة ذات الإمداد بالطاقة المحدودة. من المعروف أن معظم المهام الحسابية التي تقوم بها قوى الذكاء الاصطناعي اليوم تم تنفيذها في مراكز بيانات ضخمة. ومع ذلك ، فإن الحدث - والجمهور - جعلا شي يفكر.

الذكاء الاصطناعي على رقاقة

مارس - المكان - هومؤتمر النخبة ، والتي لا يمكن الوصول إليها إلا عن طريق الدعوة. تتنقل الروبوتات (أو تطير) حول منتجع فاخر ، ويتواصل العلماء المشهورون مع كتاب الخيال العلمي. عدد قليل جدا من العلماء مدعوون لتقديم العروض الفنية ، وينبغي أن تكون هذه الجلسات ملهمة ومفيدة. وفي الوقت نفسه ، تجمع حوالي مائة من الباحثين والمخرجين ورجال الأعمال المعروفين في العالم للناس. يقود MARS مؤسس ورئيس أمازون ، جيف بيزوس. جلس في الصف الأمامي.

"إن الجمهور ، إذا جاز التعبير ، كان بمستوى مرتفع إلى حد ما" ، يتذكر شيه ضاحكًا.

قدم المتحدثون في مارسالروبوتات الكاراتيه ، طائرات بدون طيار الحشرات ، وحتى الرسومات المتفائلة للمستعمرات المريخ. رقائق سي يمكن أن تبدو متواضعة نسبيا. لن تميزهم العين المجردة عن الرقائق الموجودة في أي جهاز إلكتروني. ومع ذلك ، كانوا - ربما - أكثر أهمية بكثير من أي شيء آخر تم عرضه في الحدث.

ميزات رقاقة جديدة

آخر التطورات في مجال الرقائق - مثل تلكالتي تم تطويرها في مختبر CE - قد تكون حاسمة للتقدم في المستقبل من الذكاء الاصطناعي (AI) ، بما في ذلك المناطق من نفس الطائرات بدون طيار والروبوتات التي كانت على المريخ. حتى وقت قريب ، كان برنامج AI يعتمد في معظمه على رقائق الرسومات ، ولكن الأجهزة الجديدة يمكن أن تجعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة ، مما قد يفتح تطبيقات جديدة. يمكن للرقائق الجديدة لـ AI أن تجعل أصحاب المتاجر أكثر انتشارًا أو أن يسمحوا للهواتف الذكية بإنشاء مشهد واقعي للصور مع الواقع المعزز.

تتميز رقائق Ce بالكفاءة والمرونة في تصميمها ، وهو أمر مهم لمنطقة تنمو بسرعة.

تم تصميم هذه الرقائق لضغط المزيد من خوارزميات "التعلم العميق" AI ، والتي حولت العالم رأسًا على عقب. وفي هذه العملية ، يمكن أن تلهم الخوارزميات نفسها للتطور. يقول شيه "نحن بحاجة إلى أجهزة جديدة لأن قانون مور قد تباطأ" ، في إشارة إلى البديهية التي قدمها المؤسس المشارك لشركة إنتل جوردون مور ، الذي توقع أن يتضاعف عدد الترانزستورات على الرقاقة كل 18 شهرًا.

الآن هذا القانون يعتمد بشكل متزايد علىالقيود المادية المرتبطة بالمكونات الهندسية على نطاق ذري. كما أنه يحفز اهتمامًا جديدًا بالهياكل البديلة وأساليب الحوسبة.

ارتفاع معدلات المرتبطة الاستثمار في رقائق البطاطسإن أجهزة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي ، وهيمنة أمريكا على إنتاج الرقائق ككل ، واضحة للحكومة الأمريكية. يتم تطوير Ce microchips بدعم من برنامج DARPA لتطوير تصاميم جديدة من الرقائق للذكاء الاصطناعي. وبالطبع ، تم إنشاء هذا البرنامج على خلفية التطور السريع للصين في نفس المنطقة.

لكن الابتكارات في إنتاج الرقائقحفزت بشكل رئيسي من خلال تطوير التعلم العميق ، وسيلة قوية للغاية لتدريب الآلات على أداء المهام المفيدة. بدلاً من إعطاء الكمبيوتر مجموعة من القواعد الواجب اتباعها ، يقوم الجهاز أساسًا ببرمجة نفسه. يتم تغذية بيانات التدريب في شبكة عصبية اصطناعية كبيرة محاكية ، والتي يتم تكوينها بعد ذلك بطريقة للحصول على النتيجة المرجوة. من خلال التدريب الكافي ، يمكن لنظام التعلم العميق أن يجد أنماطًا غير ملحوظة ومجردة في البيانات. تستخدم هذه الطريقة في عدد متزايد من المهام العملية ، من التعرف على الوجه على الهواتف الذكية إلى التنبؤ بالأمراض من الصور الطبية.

سباق رقاقة جديدة

التعلم العميق لا يعتمد بشكل خاص على قانون مور. تقوم الشبكات العصبية بإجراء العديد من العمليات الحسابية الرياضية بشكل متوازٍ ، بحيث تعمل بكفاءة أكبر على رقائق الرسومات المتخصصة لألعاب الفيديو التي تنتج حسابات موازية لتصور الصور ثلاثية الأبعاد. لكن الرقائق الدقيقة المصممة خصيصًا للحسابات التي يقوم عليها التعلم العميق يجب أن تكون أكثر قوة.

رفعت إمكانات هياكل الدارات المصغرة الجديدة لتحسين الذكاء الاصطناعي مستوى النشاط الريادي الذي لم تشهده صناعة الرقائق الدقيقة منذ عقود.

أمثلة؟

وضعت تسلا سرا رقائقها الخاصة للذكاء الاصطناعي لسياراتهم.

يخطط Facebook لإنشاء شرائح خاصة به لتحسين الذكاء الاصطناعي.

شركات التكنولوجيا الكبيرة التيعلى أمل استخدام وتسويق AI - بما في ذلك Google و Microsoft و Amazon - تعمل على رقائق التعلم الخاصة بها. العديد من الشركات الأصغر تعمل أيضًا على تطوير رقائق جديدة. وقال مايك ديلمر ، محلل رقاقة من مجموعة لينلي ، وهي شركة محللة: "من المستحيل تتبع جميع الشركات التي تقفز في هذا السباق للحصول على رقائق AI". "أنا لا أمزح: سنكتشف واحدًا على الأقل كل أسبوع."

الاحتمال الحقيقي هو عدموقال شيه بناء أقوى رقائق التعلم العميق. تعد كفاءة الطاقة مهمة لأن AI بحاجة أيضًا إلى العمل خارج مراكز البيانات الكبيرة ، مع الاعتماد فقط على الطاقة المتوفرة في بطارية الجهاز.

يقول نافين راو ، نائب رئيس منتجات الذكاء الاصطناعي في شركة إنتل: "ستكون الذكاء الاصطناعي في كل مكان - وستكون معرفة كيفية جعلها فعالة من حيث الطاقة مهمة للغاية".

Xe الأجهزة ، على سبيل المثال ، هو أكثر من ذلكفعال لأنه يقلل فعليًا من مشكلة تخزين البيانات ومكان تحليلها ، كما يستخدم مخططات ذكية لإعادة استخدام البيانات. قبل الانضمام إلى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، طبّق Ce هذا النهج لأول مرة لتحسين كفاءة ضغط الفيديو في Texas Instruments.

في مثل هذه المنطقة النامية بسرعة عميقةالتدريب ، مهمة أولئك الذين يعملون على رقائق ل AI ، هو التأكد من أنها مرنة بما فيه الكفاية بحيث يمكن تكييفها للعمل مع أي تطبيق. يمكنك بسهولة تصميم شريحة فائقة الفعالية يمكنها عمل شيء واحد فقط ، ولكن مثل هذا المنتج سوف يصبح سريعًا قديمًا.

رقاقة شيه يسمى Eyeriss. تم تطوير الرقاقة بالتعاون مع جويل إيمير ، أستاذ أبحاث نفيديا وأستاذ معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، وتم اختبار الرقاقة مع عدد من المعالجات القياسية لمعرفة كيفية تعاملها مع عدد من خوارزميات التعلم العميق المختلفة. وفقًا لمقال نُشر في العام الماضي ، بفضل مزيج من الكفاءة والمرونة ، تحقق الشريحة الجديدة أداء يبلغ 10 أضعاف أو حتى 1000 ضعف أداء المعدات الحالية.

أكثر بساطة رقائق منظمة العفو الدولية لديها بالفعل كبيرةالنفوذ. تشتمل الهواتف الذكية المتطورة بالفعل على شرائح مُحسّنة لتشغيل خوارزميات التعليم العميق من أجل التعرف على الصور والصوت. يمكن أن تسمح الرقاقات الأكثر كفاءة لهذه الأجهزة بمعالجة كود AI أكثر قوة مع إمكانات أفضل. تحتاج السيارات ذاتية الدفع إلى شرائح كمبيوتر قوية ، حيث تعتمد معظم النماذج الحالية على جبل من أجهزة الكمبيوتر.

يقول راو إن رقائق MIT واعدة ، لكنسيتم تحديد نجاح بنية الأجهزة الجديدة بعدة عوامل. وقال إن أحد أهم العوامل هو تطوير البرامج التي تتيح للمبرمجين تشغيل التعليمات البرمجية عليها. "إن إنشاء شيء مفيد من وجهة نظر المترجم ربما يكون أكبر عقبة أمام الموافقة" ، كما يقول.

مختبرات شيه يستكشف أيضا الاحتمالاتإنشاء برامج من شأنها الاستفادة بشكل أفضل من خصائص شرائح الكمبيوتر الموجودة. وهذا العمل يتجاوز مجرد التعلم العميق.

جنبا إلى جنب مع Sertak Karaman من القسمطورت شركة Xie للملاحة الجوية والفضائية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، رقاقة Navion منخفضة الطاقة ، والتي تتميز بالكفاءة بشكل لا يصدق في إجراء الخرائط والملاحة ثلاثية الأبعاد لطائرة بدون طيار صغيرة. يظهر Navion أن البرامج في مجال الذكاء الاصطناعى (التعلم العميق) والأجهزة (الرقائق) بدأت تتطور معًا في تكافل.

رقائق شيه قد لا تجذب الانتباهمثل الطائرات بدون طيار التلويح ، ولكن حقيقة أنها كانت معروضة في MARS تتحدث عن أهمية تكنولوجيتها لمستقبل الذكاء الاصطناعي. من الممكن أن تكون الروبوتات والطائرات بدون طيار في مؤتمر MARS المقبل بداخلها شيء جديد.

ما رأيك ، عندما ننتظر النمو الهائل للذكاء الاصطناعي؟ دعنا نناقش في الدردشة في Telegram.